Paso 6: Comparar el estadístico W de prueba contra el valor crítico obtenido de la tabla que a continuación presentaremos. Tome en cuenta que cuanto más cercano a uno sea el valor de W calculada, los datos se aproximan mejor a una Distribución Normal. Es por eso que si W de prueba es mayor que W crítica (la que se obtiene de la tabla) se acepta Normalidad
Valores de W tabulados para una Prueba de Shapiro & Wilks
N 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0.01 0.753 0.687 0.686 0.713 0.730 0.749 0.764 0.781 0.792 0.805 0.814 0.825 0.835 0.844 0.851 0.858 0.863
Nivel de Significancia del 0.05 0.767 0.748 0.762 0.788 0.803 0.818 0.829 0.842 0.850 0.859 0.866 0.874 0.881 0.887 0.892 0.897 0.901
0.10 0.789 0.792 0.806 0.826 0.838 0.851 0.859 0.869 0.876 0.883 0.889 0.895 0.901 0.906 0.910 0.914 0.917
Para nuestro caso el valor crítico para un nivel de significancia del 5% y una N de 16 observaciones el valor es de 0.887. Dado que W calculada es de 0.9478, la cual es mayor que W crítica. Se puede decir que los errores de los pronósticos siguen una Distribución Aproximadamente Normal Independencia de los errores Aparte de la prueba de normalidad es necesario que los errores no estén correlacionados, para ello se puede realizar observar la Función de Autocorrelación de los errores. En el caso de estas correlaciones habrá independencia si ninguna correlación es significativa